[发明专利]基于动态超图卷积网络的高光谱图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202211069817.5 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115331063A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 徐沁;徐淑萌;刘金培;汤进;罗斌 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/58;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉之律师事务所 31378 | 代理人： | 冯华 |
| 地址： | 230601 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于动态超图卷积网络的高光谱图像分类方法及系统，属于深度学习及图像处理技术领域。本申请通过获取高光谱图像，对高光谱图像进行降维和超像素分割，通过两次超图构造，实现了特征的动态提取。由于是将整个高光谱图像作为输入，使用超像素分割技术将原始像素划分成超像素点，从而大幅度减少了计算量。并且本申请通过超像素点的特征标签可以确定一些未知原始像素点的特征标签，相当于隐式增加了样本数量，这使本申请的模型在少量训练样本的情况下就可以达到较高的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 超图 卷积 网络 光谱 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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